Deep Learning

Objectivos: Entender el principio básico de funcionamiento de una red neuronal artificial Entender el tipo de redes neuronales artificiales denominadas Autocodificadores Utilizar Autocodificadores para disminuir el ruido en imágenes Los Autocodificadores (Autoencoders en inglés) son un tipo especial de red neuronal artificial (ANN por sus siglas en inglés). Es por eso que para entender los […]

Es importante que, cuando acudimos a una entrevista de trabajo de Deep Learning, nos preparemos lo mejor posible para lograr alcanzar el éxito. Por ello, a continuación hemos dejado una selección de preguntas y respuestas frecuentes en una entrevista de Deep Learning. Comprende desde conceptos básicos hasta preguntas más avanzadas. Si eres novato o principiante, […]

Modelos MLP de varios pasos En la práctica, hay poca diferencia con el modelo MLP en la predicción de una salida vectorial que representa variables de salida diferentes (como en el ejemplo anterior) o una salida vectorial que representa múltiples pasos de tiempo de una variable. Sin embargo, hay sutiles e importantes diferencias en la […]

Múltiples series paralelas Un problema de series temporales alternativas es el caso cuando hay varias series temporales paralelas y una debe predecirse para cada uno de ellos. Por ejemplo, dados los datos de la sección anterior: [[ 10 15 25] [ 20 25 45] [ 30 35 65] [ 40 45 85] [ 50 55 […]

Modelos MLP multivariantes Los datos de series cronológicas multivariadas son los datos en los que hay más de una observación para cada paso temporal. Hay dos modelos principales que podemos requerir con datos de series de tiempo multivariadas; que son las siquientes: Serie de entradas múltiples Múltiple series paralelas Serie de entradas múltiples Un problema […]

Modelos univariados MLP Los Perceptrones multicapa, o MLPs para abreviar, pueden ser usado para modelar problemas de pronóstico de series de tiempo univariadas. Las series temporales univariadas son un conjunto de datos compuesto de una sola serie de observaciones pasadas y predecir el siguiente valor de la secuencia. Este bloque se divide en dos partes; […]

Una poderosa y popular red neuronal recurrente es la red modelo a largo-corto plazo o LSTM. Es ampliamente utilizada porque la arquitectura supera el problema del gradiente de fuga y explosión que afecta a todas las redes neuronales recurrentes, lo que permite crear redes muy grandes y muy profundas. Al igual que otras redes neuronales […]

La clasificación de secuencias es un problema de modelado predictivo en el que se tiene algunas secuencias de variables de entrada sobre el espacio o el tiempo y la tarea es predecir una categoría para la secuencia. Lo que hace que esta tarea sea un problema dificil es que las secuencias pueden variar en duración, […]

Los problemas de predicción de series temporales son complejos para el modelado predictivo. A diferencia de modelos predictivos de regresión, las series temporales también añaden la complejidad de una dependencia de secuencia entre las variables de entrada. Un poderoso tipo de red neuronal diseñada para manejar secuencias la dependencia se llaman Redes Neuronales Recurrentes. Las […]

La predicción de series de tiempo es un problema difícil de resolver con el aprendizaje automático. Descripción del problema: Predicción de series cronológicas El problema que vamos a analizar en esta lección es el problema de la predicción de los pasajeros de las aerolíneas internacionales. Se trata de un problema en el que, al cabo […]